سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین را نام ببرید.
در اینجا سه نوع اصلی الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد: 1. یادگیری تحت نظارت: این الگوریتم ها از داده های آموزش برچسب زده برای یادگیری و پیش بینی در مورد داده های جدید استفاده می کنند. این روش شامل الگوریتم هایی مانند بازگشت خطی، بازگشت لجستیک، ماشین های بردار پشتیبانی، درختان تصمیم گیری و k-قربترین همسایگان است. 2. یادگیری بدون نظارت: این الگوریتم ها الگوهای پنهان و روابط درون داده ها را با خوشه بندی یا کاهش ابعاد کشف می کنند. نمونه هایی از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی k-means، خوشه بندی سلسله مراتبی و تجزیه و تحلیل اجزای اصلی. 3. یادگیری تقویت کننده: این الگوریتم ها یادگیری را از طریق ایده "پاداش یا مجازات" بر اساس تصمیمات گرفته شده تسهیل می کنند. الگوریتم یاد می گیرد تصمیمات یا رفتارهای خاص را با نتایج خوب یا بد مرتبط کند. یک مثال از یادگیری تقویت کننده Q-Learning است
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین را نام ببرید.
### Input: .
### Response: در اینجا سه نوع اصلی الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد: 1. یادگیری تحت نظارت: این الگوریتم ها از داده های آموزش برچسب زده برای یادگیری و پیش بینی در مورد داده های جدید استفاده می کنند. این روش شامل الگوریتم هایی مانند بازگشت خطی، بازگشت لجستیک، ماشین های بردار پشتیبانی، درختان تصمیم گیری و k-قربترین همسایگان است. 2. یادگیری بدون نظارت: این الگوریتم ها الگوهای پنهان و روابط درون داده ها را با خوشه بندی یا کاهش ابعاد کشف می کنند. نمونه هایی از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی k-means، خوشه بندی سلسله مراتبی و تجزیه و تحلیل اجزای اصلی. 3. یادگیری تقویت کننده: این الگوریتم ها یادگیری را از طریق ایده "پاداش یا مجازات" بر اساس تصمیمات گرفته شده تسهیل می کنند. الگوریتم یاد می گیرد تصمیمات یا رفتارهای خاص را با نتایج خوب یا بد مرتبط کند. یک مثال از یادگیری تقویت کننده Q-Learning است
سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین را نام ببرید. .
user
در اینجا سه نوع اصلی الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد: 1. یادگیری تحت نظارت: این الگوریتم ها از داده های آموزش برچسب زده برای یادگیری و پیش بینی در مورد داده های جدید استفاده می کنند. این روش شامل الگوریتم هایی مانند بازگشت خطی، بازگشت لجستیک، ماشین های بردار پشتیبانی، درختان تصمیم گیری و k-قربترین همسایگان است. 2. یادگیری بدون نظارت: این الگوریتم ها الگوهای پنهان و روابط درون داده ها را با خوشه بندی یا کاهش ابعاد کشف می کنند. نمونه هایی از الگوریتم های یادگیری بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی k-means، خوشه بندی سلسله مراتبی و تجزیه و تحلیل اجزای اصلی. 3. یادگیری تقویت کننده: این الگوریتم ها یادگیری را از طریق ایده "پاداش یا مجازات" بر اساس تصمیمات گرفته شده تسهیل می کنند. الگوریتم یاد می گیرد تصمیمات یا رفتارهای خاص را با نتایج خوب یا بد مرتبط کند. یک مثال از یادگیری تقویت کننده Q-Learning است
assistant